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Statistical Decision Problems

Author: Michael Zabarankin
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 1461484715
Size: 41.73 MB
Format: PDF, ePub, Mobi
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Statistical Decision Problems presents a quick and concise introduction into the theory of risk, deviation and error measures that play a key role in statistical decision problems. It introduces state-of-the-art practical decision making through twenty-one case studies from real-life applications. The case studies cover a broad area of topics and the authors include links with source code and data, a very helpful tool for the reader. In its core, the text demonstrates how to use different factors to formulate statistical decision problems arising in various risk management applications, such as optimal hedging, portfolio optimization, cash flow matching, classification, and more. The presentation is organized into three parts: selected concepts of statistical decision theory, statistical decision problems, and case studies with portfolio safeguard. The text is primarily aimed at practitioners in the areas of risk management, decision making, and statistics. However, the inclusion of a fair bit of mathematical rigor renders this monograph an excellent introduction to the theory of general error, deviation, and risk measures for graduate students. It can be used as supplementary reading for graduate courses including statistical analysis, data mining, stochastic programming, financial engineering, to name a few. The high level of detail may serve useful to applied mathematicians, engineers, and statisticians interested in modeling and managing risk in various applications.

Modeling Dynamics Optimization And Bioeconomics Ii

Author: Alberto A. Pinto
Publisher: Springer
ISBN: 3319552368
Size: 75.79 MB
Format: PDF, ePub
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The concepts and techniques presented in this volume originated from the fields of dynamics, statistics, control theory, computer science and informatics, and are applied to novel and innovative real-world applications. Over the past few decades, the use of dynamic systems, control theory, computing, data mining, machine learning and simulation has gained the attention of numerous researchers from all over the world. Admirable scientific projects using both model-free and model-based methods coevolved at today’s research centers and are introduced in conferences around the world, yielding new scientific advances and helping to solve important real-world problems. One important area of progress is the bioeconomy, where advances in the life sciences are used to produce new products in a sustainable and clean manner. In this book, scientists from all over the world share their latest insights and important findings in the field. The majority of the contributed papers for this volume were written by participants of the 3rd International Conference on Dynamics, Games and Science, DGSIII, held at the University of Porto in February 2014, and at the Berkeley Bioeconomy Conference at the University of California at Berkeley in March 2014. The aim of the project of this book “Modeling, Dynamics, Optimization and Bioeconomics II” follows the same aim as its companion piece, “Modeling, Dynamics, Optimization and Bioeconomics I,” namely, the exploration of emerging and cutting-edge theories and methods for modeling, optimization, dynamics and bioeconomy.

Financial Signal Processing And Machine Learning

Author: Ali N. Akansu
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 1118745647
Size: 56.41 MB
Format: PDF, ePub, Mobi
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The modern financial industry has been required to deal with large and diverse portfolios in a variety of asset classes often with limited market data available. Financial Signal Processing and Machine Learning unifies a number of recent advances made in signal processing and machine learning for the design and management of investment portfolios and financial engineering. This book bridges the gap between these disciplines, offering the latest information on key topics including characterizing statistical dependence and correlation in high dimensions, constructing effective and robust risk measures, and their use in portfolio optimization and rebalancing. The book focuses on signal processing approaches to model return, momentum, and mean reversion, addressing theoretical and implementation aspects. It highlights the connections between portfolio theory, sparse learning and compressed sensing, sparse eigen-portfolios, robust optimization, non-Gaussian data-driven risk measures, graphical models, causal analysis through temporal-causal modeling, and large-scale copula-based approaches. Key features: Highlights signal processing and machine learning as key approaches to quantitative finance. Offers advanced mathematical tools for high-dimensional portfolio construction, monitoring, and post-trade analysis problems. Presents portfolio theory, sparse learning and compressed sensing, sparsity methods for investment portfolios. including eigen-portfolios, model return, momentum, mean reversion and non-Gaussian data-driven risk measures with real-world applications of these techniques. Includes contributions from leading researchers and practitioners in both the signal and information processing communities, and the quantitative finance community.

Big Data

Author: Viktor Mayer-Schönberger
Publisher: Redline Wirtschaft
ISBN: 3864144590
Size: 74.92 MB
Format: PDF, Mobi
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Ob Kaufverhalten, Grippewellen oder welche Farbe am ehesten verrät, ob ein Gebrauchtwagen in einem guten Zustand ist – noch nie gab es eine solche Menge an Daten und noch nie bot sich die Chance, durch Recherche und Kombination in der Daten¬flut blitzschnell Zusammenhänge zu entschlüsseln. Big Data bedeutet nichts weniger als eine Revolution für Gesellschaft, Wirtschaft und Politik. Es wird die Weise, wie wir über Gesundheit, Erziehung, Innovation und vieles mehr denken, völlig umkrempeln. Und Vorhersagen möglich machen, die bisher undenkbar waren. Die Experten Viktor Mayer-Schönberger und Kenneth Cukier beschreiben in ihrem Buch, was Big Data ist, welche Möglichkeiten sich eröffnen, vor welchen Umwälzungen wir alle stehen – und verschweigen auch die dunkle Seite wie das Ausspähen von persönlichen Daten und den drohenden Verlust der Privatsphäre nicht.

Elementare Stochastik

Author: Herbert Kütting
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3827427606
Size: 67.91 MB
Format: PDF, ePub, Docs
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Praxisnah und gut lesbar geschrieben, vermittelt dieses Werk einen Einblick in die Wissenschaft, die sich mit Zufallserscheinungen befasst. Der Leser lernt die „Mathematik des Zufalls“ kennen und verstehen. In der vorliegenden überarbeiteten und durch Aufnahme von zwei Kapiteln zur Statistik erweiterten dritten Auflage werden gründlich u. a. folgende zentrale Themen behandelt: Deskriptive Statistik: Historische Entwicklung, Erhebung und Aufbereitung von Daten (Lage- und Streuungsparameter), Lineare Regression und Korrelation Genese der Wahrscheinlichkeitstheorie mit ihren faszinierenden Beispielen aus dem 17. Jahrhundert Axiomatischer Aufbau der Wahrscheinlichkeitstheorie im 20. Jahrhundert Grundbegriffe der Kombinatorik Simulation von Zufallsexperimenten Diskrete Zufallsvariable Allgemeine Wahrscheinlichkeitsräume Stetige Verteilungsfunktionen Induktive Statistik: Schätztheorie, Testtheorie (ein- und zweiseitige Tests, Gütefunktionen), Konfidenzintervalle Besonderer Wert wird auf das Modellieren gelegt, d. h. auf die Kompetenz, Sachverhalte der Alltagswirklichkeit in mathematische Modelle zu übertragen. Beispiele und Übungsaufgaben – für das Verstehen von Mathematik von eminenter Bedeutung – nehmen in diesem Buch einen breiten Raum ein. Im Anhang sind Lösungen angegeben. Das Buch wendet sich an Lehramts-Studierende, die Mathematik als eines ihrer Fächer haben, an Studierende in den Bachelor- und Masterstudiengängen und an Lehrende mit dem Fach Mathematik.

Analysis 2

Author: Wolfgang Walter
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 364297614X
Size: 15.41 MB
Format: PDF, Docs
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Kombinatorische Optimierung

Author: Bernhard Korte
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3642254012
Size: 65.94 MB
Format: PDF, Docs
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Das umfassende Lehrbuch zur Kombinatorischen Optimierung beruht auf Vorlesungen, die die Autoren an der Universität Bonn gehalten haben. Sie geben den neuesten Stand des Fachgebiets wieder – mit Schwerpunkt auf theoretischen Resultaten und Algorithmen mit guten Laufzeiten und Ergebnissen. Der Band enthält vollständige Beweise, einige davon wurden bisher nicht in der Lehrbuchliteratur publiziert. Die deutschsprachige Neuauflage enthält alle Ergänzungen und Aktualisierungen der 5. englischsprachigen Auflage, darunter mehr als 60 neue Übungsaufgaben.

Funktionentheorie

Author: Eberhard Freitag
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3662073501
Size: 39.47 MB
Format: PDF
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Die komplexen Zahlen haben ihre historischen Wurzeln im 16. Jahrhundert, sie entstanden bei dem Versuch, algebraische Gleichungen zu lösen. So führte schon G. CARDANO (1545) formale Ausdrücke wie zum Beispiel 5 ± V-15 ein, um Lösungen quadratischer und kubischer Gleichungen angeben zu können. R. BOMBELLI rechnete um 1560 bereits systematisch mit diesen Ausdrücken 3 und fand 4 als Lösung der Gleichung x = 15x + 4 in der verschlüsselten Form 4 = ~2 + V-121 + ~2 - V-121. Auch bei G. W. LEIBNIZ (1675) findet man Gleichungen dieser Art, wie z.B. J 1 + V-3 + J 1 - V-3 = v6. Im Jahre 1777 führte L. EULER die Bezeichnung i = yCI für die imaginäre Einheit ein. Der Fachausdruck "komplexe Zahl" stammt von C. F. GAUSS (1831). Die strenge Einführung der komplexen Zahlen als Paare reeller Zahlen geht auf W. R. HAMILTON (1837) zurück. Schon in der reellen Analysis ist es gelegentlich vorteilhaft, komplexe Zahlen einzuführen. Man denke beispielsweise an die Integration rationaler Funktio nen, die auf der Partialbruchentwicklung und damit auf dem Fundamentalsatz der Algebra beruht: Über dem Körper der komplexen Zahlen zerfällt jedes Polynom in ein Produkt von Linearfaktoren.

Mathematische Methoden Zur Mechanik

Author: Eckart W. Gekeler
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3642142532
Size: 64.64 MB
Format: PDF, ePub, Mobi
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Das Spannungsfeld zwischen Mathematik und Mechanik bildet eine nie versiegende Quelle neuer Entwicklungen. Das Lehrbuch enthält eine breite Palette klassischer Themen, vom Dreikörperproblem und der Kreiseltheorie über Bifurkationstheorie und Optimierung bis zur Kontinuumsmechanik elastischer Körper und Flüssigkeiten. Mit Matlab-Programmen, die auf der Homepage des Autors zur Verfügung gestellt werden, können Leser Experimente durchführen. Dabei kann jedes Bild oder Diagramm selbst erzeugt und Daten oder Algorithmus nach Belieben abgeändert werden.

Six Sigma Lean Toolset

Author: Renata Meran
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3662446146
Size: 42.92 MB
Format: PDF
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Das Six Sigma +Lean Toolset ist eine umfassende Sammlung aller für die Verbesserung von Prozessen notwendigen Werkzeuge, die für die Projekt- bzw. Workshoparbeit benötigt werden. Alle Werkzeuge sind in einer klaren und übersichtlichen Struktur abgebildet und durch Beispiele und Anwendungstipps ergänzt. Die Chronologie entspricht dem Vorgehen eines Verbesserungsprojekts mit den Schritten D(efine), M(easure), A(nalyze), I(mprove) und C(ontrol). In der vorliegenden 5., korrigierten Auflage wird der eingeschlagene Weg des Paradigmenwechsels vom Toolset zum Mindset konsequent weitergegangen. Kennzeichen dieses Mindsets sind die phasenbezogenen Leitfragen, die das Erkennen, Bewerten, Verstehen und Lösen von Problemen in den Mittelpunkt des Handelns stellen.